こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Agentforce Voice で構築した音声エージェントの公開方法について書こうと思います。 音声通話は問い合わせ手段として現在でも根強い市場を誇っており、コンタクトセンター等での活用をはじめ、音声対応が可能な AI エージェントの需要はそれなりにあると思われます。こういった需要に応えるために Agentforce Voice を活用していきたいところです。 しかし、Agentforce Voice で構築した音声エージェントは音声という新たな入力チャネルが必要になる関係上、文字ベースのやり取りを主とする従来のエージェントに比べて公開方法が限定さ…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Data 360 のデプロイについて書きたいと思います。 Data 360 で構築した資材を別の環境へデプロイする際は Data Kit を使うのが基本的な方法です。しかし、Data Kit によるデプロイはお世辞にも快適とは言えず、何も考えずにデプロイに臨むと様々な障害に直面します。 実際、筆者は Data 360 を使った案件でのデプロイに立ち会ったのですが、デプロイ完遂までには結構な苦労を要しました。特に Data Kit は障害解析まわりの機能が弱く、何らかのエラーが発生した場合に得られる情報が「エラーが発生した」ことのみという状況が往々にし…

Recall.ai は、会議ボットを自社サービスに組み込める API で、カレンダー連携に V1 と V2 があります。この記事では、V1 を管理画面で動かして、録画する会議を決める 6 つのフラグの組み合わせ方を検証し、V1 の管理画面だけでできること、アプリが必要になること、V2 で設定できることを整理しました。公式が公開しているデモアプリ 4 つの役割も、あわせて紹介します。検証時期は 2026 年 10 月です。

はじめに こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Agentforce のエージェントとの会話ログを Salesforce のレポートで時系列に表示する方法について書こうと思います。 Agentforce を業務に導入すると、「エージェントが実際にどんな回答をしているのか」を目視で確認したい場面が出てきます。例えば、営業向けのエージェントであれば、「メンバーがエージェントから受けたアドバイスに誤りがないかを、マネージャーが確認したい」といったケースです。 エージェントとの会話ログは、設定をオンにすると Data 360 の DMO に保存され、標準のレポートタイプからレポートを作ることがで…

実装＆単体テスト編 みなさんこんにちは、エンジニアの大濱です。 前回は、MuleSoftプロジェクトの初期セットアップをClaude Codeで一気に整えるという話をお届けしました。今回はその続編として、実装フェーズと単体テストフェーズでClaude Codeをどう使うか、実際のプロジェクトで試した具体的なプロンプト例を交えてご紹介します。 一人で書くときと、チームで作るときでは話が違う 前回紹介した「プロトタイピング前の整地作業」は、基本的に一人の手元で完結する作業でした。しかし実装フェーズ以降は事情が変わります。 複数メンバーで10本、20本とAPIを作っていくと、次のような問題が必ず出て…

こんにちは、エンジニアの大岡です。 先日投稿された本ブログの記事Claude DesktopからInformaticaのデータカタログを覗いてみた の中で、account_id というカラムが Salesforce の取引先オブジェクト由来であることを辿っていく場面がありました。 データがどこから来てどこへ行くのかを示す、いわゆる Lineage（リネージュ） ですね。 この機能をみて、「なるほど、便利だな」と思った方もいれば「うちの環境だと、あそこで線が切れるな」と思った方もいるのではないでしょうか。 Lineage は、スキャナが届く範囲は綺麗に繋がります。 問題は、その外側です。 そして…

こんにちは、エンジニアの浅見です。 今回は、かなり個人的な趣味によった話をします。 弊社ブログ記事にて公開した より良い RAG を作るための Vector DB 基礎 を考案するに際して、自分にとってわかりやすいようにとしたためていたノートの内容になります。 上述の記事では、動物や色といった単語、あるいは短い文章を実際にベクトル化して可視化し、「意味が近いものは空間上で近くに配置される」「文章が長くなると Mean Pooling によって意味が薄まる」といった現象を観察しました。 大まかなイメージは掴めたものの、「テキストがベクトルとして処理される流れを、もっと視覚的に想像できないだろうか…

はじめに 皆さんこんにちは。エンジニアの竹田です。 以前、AI Agentの権限管理を考えるという記事で、AI Agentに強い権限を渡すことの危うさと、その現実的な解決策としてのToken Exchange（RFC 8693）およびMuleSoft Agent Fabricについてお伝えしました。 あの記事では「こうすれば解ける」という筋道を示したわけですが、その後実際にAgent Fabricを触って検証を進めていくと、当然ながらいくつもの壁にぶつかりました。 また、Agent Fabricは権限管理だけでなくAgent Orchestrationなど他にもAI Agent周りの色々な機能…

概要 こんにちは、エンジニアの藤川です。 Salesforceで承認フローを組むとき、多くのエンジニアがまず思い浮かべるのは、設定画面から作る従来の「承認プロセス」ではないでしょうか。しかし近年、Salesforceは「フロー承認プロセス」という、フロー上で承認プロセスを組める新しい選択肢を用意しています。 名前は似ていますが、中身は従来の承認プロセスの単純な後継ではありません。本記事では、フロー承認プロセスが何者で、従来の承認プロセスとどう違うのかを、公式ヘルプの整理と実装イメージをもとに解説します。 結論 先に要点を3つ挙げます。 フロー承認プロセスは、従来の承認プロセスの単純な後継ではな…

こんにちは！ エンジニアの虫明です。 最近フレクトでは、Informaticaに力を入れています！ 社員にはCloud Data and Application Integration R36, Professional Certification（以下、Professional試験）の資格取得を推奨していて、合格の声も続々と届いています。 全社的にメキメキとInformaticaの力をつけているところです💪 そんな中、先日は社内で初学者向けの勉強会を開催し、 上記Professional試験の入り口になるような基礎的な内容を、デモを交えてお届けしました。 この試験は名前の通り、Data In…

こんにちは🌱 エンジニアの馬上です。 InformaticaのIDMCプラットフォーム*1に用意されているCloud Data Governance & Catalog（CDGC*2）を使うと、あらゆるデータソースのメタデータをカタログ化し、一元管理できます。なので、CDGCさえ見れば「どんなデータがどこにあるのか」を簡単に知れるというわけですね。 ところが実際に使ってみると、「あのテーブル、どのシステムにあるっけ...」「このカラム、何のビジネス用語*3に紐づいているんだっけ...」とか、結局UIをポチポチ探し回ることになりがちです。 AIエージェントに自然言語で質問するだけでデータカタログ…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は、筆者が社内でWebサイトからナレッジを構築する際に実際に利用している工夫2つをご紹介したいと思います。 今さら言うまでもありませんが、Webサイトは主要な情報発信手段の一つです。数えきれないほどのWebページがあり、それらは過去20年近く、主にGoogle検索によって道案内されてきました。 ここに今、地殻変動が起こっています。ClaudeやChatGPTなどのAIエージェントです。これらのAIエージェントはWebサーチ機能を裏側で実行し、質問に関連する文書を案内するだけではなく、内容を咀嚼し、回答してくれます。ただし、事前にAIベンダーなどが準…

こんにちは。エンジニアの上田です。 先日待望のAgent Network (v2)が公開されましたので早速試してみました。 Agent Networkは、複数のAIエージェント・MCPサーバー・LLMを組み合わせて構築・運用するためのMuleSoft Agent Fabricの機能の一つで、Anypoint Code Builder上でYAMLとして定義していくものです。 注意点 ブログ執筆時点ではAnypoint Platform CLI 4.xは対応していないようなので、Code Builderを最新版に更新した上で試す必要があります。 名前 バージョン anypoint-platform…

こんにちは。エンジニアの和田です。 Salesforceの提供するコーディングエージェントに、Agentforce Vibesというものがあります。 これは以前当ブログでも紹介しています。 Agentforce Vibes を使ってみた - フレクトのクラウドblog このAgentforce Vibesについて、2026年4月のSalesforce TDXにおいてさらにパワーアップした「Agentforce Vibes 2.0」が発表され、現在では一般提供されています*1。 さて、以前のAgentforce Vibesでは、上記の当社ブログ記事にもある通り、独自のLLMモデルを使っていました…

こんにちは。エンジニアの山下です。 今回は Salesforce と Slack の連携方法について書きたいと思います。 Salesforce と Slack の連携方法は歴史的経緯により複数の世代が並存しており、どれが最新の方法なのかが非常にわかりづらいです。また、古い方法の設定欄が特に注意書きなく画面上に放置されているため、Salesforce から Slack へメッセージ投稿したいというような極めて単純なユースケースであっても、その技術選定には非常に骨が折れます。 おまけに公式ドキュメントには「これが最新です」というはっきりした案内は存在しません。従って、正しい実装方法を導くためには、…

はじめに 皆さんこんにちは。エンジニアの竹田です。 最近、AI Agentの開発をしていて、もっとも重要だと感じているのが権限管理の話です。 AI Agentは賢くなればなるほど、さまざまなシステムやデータに自律的にアクセスして仕事をこなすようになります。これはとても便利なことですが、ここで一度立ち止まって考えてみたいことがあります。そのエージェントは、いったい誰の権限で動いているのでしょうか？ 本記事では、AI Agentの権限管理がなぜ難しいのかを整理した上で、OAuthのToken Exchange（RFC 8693）とMuleSoft Agent Fabricを組み合わせた現実的な解決…

こんにちは。エンジニアの小川です。 今回は、Agentforce で AWS の IAM ユーザーを払い出すエージェントを社内向けに作った話を共有します。「行動するAI」 を安全に導入するにはどうすればいいか、という話です。 これまでフレクトのクラウドblogでは、RAG やハイブリッド検索といった「ユーザーの質問に答える」エージェントの記事を投稿してきました。今回は少し切り口を変えて、エージェントが会話の結果として リソースを作る ケースを扱います。 まず前提として、「行動するAI」 の会話の部分は、LLM が担う確率的な振る舞いです。「だいたいやってくれる」けれど「必ずこうする」という保証…

こんにちは、エンジニアの片山です。 2026年4月のTDXで発表された Headless 360 によって、Salesforceの機能がAPI・MCPツール・CLIコマンドとして公開され、「Our API is the UI（APIこそがUI）」という言葉が現実のものになりました。これまでSalesforceといえば、ブラウザでLightningにログインし、タブを切り替えながらクリックで操作するもの、というのが当たり前でした。Headless 360は、その業務ロジック・データ・ワークフロー・権限・ガバナンスを、Salesforceの画面を開かずに外から呼び出せるようにする、という構想です。…

こんにちは。エンジニアの大橋です。 今回は、Salesforce の生成AI機能（Data 360 + Prompt Template）を使った RAG システムの設計について、実案件での設計判断をベースに共有したいと思います。 前提として、RAG システムの処理は以下の流れになることが多いです。 入力を受け取る（ユーザーの質問・レコードの項目値 など） 検索クエリを作る（入力をそのまま使う、LLM でキーワードを抽出する など） 検索を実行する（ベクトル検索・ハイブリッド検索 など） 検索結果をプロンプトに差し込む LLM を呼び出して回答を生成する 出力を受け取る（パースする） 出力先に書…

みなさんこんにちは、エンジニアの大濱です。 今回は、MuleSoftプロジェクトの初期セットアップにClaude Codeを活用することで、どれだけ手作業を減らして生産性を上げられるか、という話題をお届けします。 MuleSoftプロジェクト、最初の「面倒の壁」 MuleSoftでAPIを開発するとき、Anypoint StudioやCode Builderを使うと、RAMLの定義さえ用意すればインターフェースフロー（API Kitのルーターと各エンドポイントのフロー）を自動生成してくれます。GUIでコネクターをドラッグ＆ドロップしながらノーコード・ローコードで実装できるのは、MuleSoft…

みなさんこんにちは、エンジニアの浅見です。 今回は Agent Script のモデル変更に関する話題となります。 2026年の5月ごろ、ついに Agentforce Builder でエージェント/サブエージェントごとに使用する LLM モデルを個別指定できるようになりました。 Agentforce において、その核となる推論部分の LLM モデルを変えられることは極めて大きな変化であり、待望のアップデートと言えるでしょう。 一方で推論モデルはエージェントの全てに影響を及ぼしますから、エージェントのどこにどんな影響があるのか正しく把握する必要があります。 そこで今回は、同じエージェント定義の…

こんにちは、エンジニアの大岡です。 「ETLだけじゃない！Informatica IDMCの4本柱をざっくり解説」でもご紹介したとおり、 フレクトではInformatica領域のエンジニア育成に力を入れています。 同記事でも紹介させていただいた弊社育成施策の一つである社内技術記事「Fラボ」にて、Informaticaに限らずSalesforce、MuleSoft、AWS、Auth0など幅広い技術領域についてエンジニアが体系的に学べる記事群を用意しており、各製品の全体像から実践的なノウハウまでを必要な時にいつでもキャッチアップできる環境づくりに励んでいます。 今回はInformaticaのiPa…

概要 こんにちは、エンジニアの大津です。 画面フローを実装するとき、正常系のシナリオは想定していると思います。しかし、あるある操作なのに、見落としがちなユーザー操作（ブラウザバック・途中離脱・想定外ユーザー）があります。 これらは「異常系」というよりも、最初の設計時点でベースとして組み込んでおきたいUX/UI上の設計事項です。放置した場合、「データ不整合のリカバリ対応」や「ユーザーの問合せ対応の負荷」など、負債として残ります。 本記事では、画面フローで見落とされやすい3つの設計観点（ブラウザバック・途中離脱・想定外ユーザー）を整理します。 結論 3つの観点への対策は以下の通りです： ①ブラウザ…

GPT-Realtime-2のPreambles機能を使って、コーディングエージェントのCodexを音声だけで操作する仕組みを構築。テトリスを音声指示だけで作る検証や、自然な会話感を実現する技術的な工夫を解説します。

こんにちは、エンジニアの小林です。 フレクトでは Industry Cloud に力を入れており、本記事では、AFSを使いこなせるエンジニアをさらに増やすためのトレーニング用に作った内容を展開したいと思います。 前提 Salesforceの基礎（主にCRM領域）を理解していることを前提としています。 Agentforce Financial Services （旧 Financial Services Cloud（FSC）） は 金融業界向け Industry Cloud を指します。 主にAFS Core について記載しています。（以前の管理パッケージ版についてはあまり触れていません） 本稿…

こんにちは！ エンジニアの虫明です。 最近、AIの勢いがすごいですよね！ お仕事でも、AIが当たり前に浸透してきているのを感じます。 ただ、ChatGPTとかClaudeとかは使い方のイメージがつきやすいですが、それ以外に業務で活用できるAIって...？ ってなると意外と思いつかなかったりもするのではないでしょうか？ そこで今日は事務作業の効率化にピッタリなMuleSoft製品、 MuleSoft IDP（インテリジェントドキュメント処理）についてご紹介します。 そもそも、MuleSoft IDPってなに？ MuleSoft IDPでできることを、大きく分けて2つご紹介します。 非構造化ドキュ…

こんにちは。エンジニアの馬上です。 データが増え続ける今、みなさんの現場では「データをどう整えるか」が課題になっていませんか？ フレクトでは、Informatica領域のエンジニア育成に力を入れています。 近年はAI活用が当たり前になりつつありますが、そのAIは「良いデータ」があってこそ力を発揮します。 だからこそ、データの統合・品質管理・ガバナンスといった土台づくりは、以前にも増して重要になっています。 こうした背景から、Informaticaのプラットフォームを理解し活用できるエンジニアを社内で育てていくことは、お客様へ提供できる価値を広げるうえで欠かせない取り組みだと考えています。 その…

みなさんこんにちは。エンジニアの佐藤です。今回は再ランキングモデル(reranker model)を取り上げたいと思います。 ハイブリッド検索の弱点と再ランキングモデル (この節は一般的な話題ですので、この方面に詳しい方は読み飛ばしていただいても構いません。) 大規模言語モデル(LLM)による質問回答システムの実装方法として、RAG(Retrieval-Augumented Generation)があります。簡単に言えば、質問回答に必要な知識を収集して、質問に対応する回答をLLMで生成して、ユーザーに返信するものです。あなたが全くの専門外の質問を受け、分厚い書籍を紹介されて「この本を参照して回…

こんにちは。エンジニアの上田です。 各種サービスをエージェントから呼び出すため、MCPサーバやA2Aサーバとして各種サービスを公開していると、サーバ情報が散らばって管理しにくいと感じることはないでしょうか？ Agent Fabricを使えば構築する場所を問わず、あらゆるAIエージェントをカタログ化し、オーケストレーション、ガバナンス、監視を一元的に実現できます。 Agent Fabricは、企業内の様々なAIエージェントをMuleSoftの共通基盤上で一元的に管理・連携（オーケストレーション）させるプラットフォームです。 それでは、Agent Fabricを使って既存エージェントの管理と再利用…

こんにちは。エンジニアの和田です。 Agentforceは、Agent Scriptの導入で、実装の自由度が格段に上がりました。プログラミング経験のある方は特にとっつきやすくなったのではないでしょうか。 Agent Scriptの文法に関しては、公式ドキュメントに一通り書いてありますし、サンプル例を見て感触を掴むこともできます。最近はそういうドキュメントをLLMに読み込ませれば、ScriptをLLMに書かせるということもできそうです。 しかし、とりあえず文法を押さえておけばいいでしょ、と思っていると、思わぬ落とし穴にはまる恐れがあります。LLMに書かせた場合も、文法的には正しくとも挙動として正…